基于神经网络模型的千岛湖清洁水体叶绿素a遥感反演研究

叶绿素a浓度值是水体水质评价的重要指标,研究基于高分一号(GF-1)卫星遥感影像,利用神经网络模型,选用6节点的隐含层设置,构建了千岛湖清洁水体叶绿素a浓度反演模型,对其叶绿素a浓度值时空特征进行分析,并与其他常规反演方法精确度进行比较.研究结果表明,利用神经网络模型对千岛湖清洁水体叶绿素a浓度值进行反演是可行的,且与其他常规方法相比,该模型对于叶绿素a含量低的内陆清洁水体反演有着更高的相关性(R2 = 0.921 8);在空间分布上,千岛湖区域水体叶绿素a浓度整体较低,高叶绿素a浓度区域主要集中易受人类活动干扰的西南及东北区域;年际变化分析表明,千岛湖区域水体叶绿素a浓度稳定,且波动较小,平均叶绿素a浓度值皆维持在1.70～1.75 pg/L之间,清洁水体特征显著.     

人工园林大面积种植区植被净初级生产力时空变化研究

云南西南地区自然资源丰富，近年来，随着社会经济的快速发展，橡胶、茶园和桉树等人工园林大规模种植主要占用了天然林和耕地，土地利用结构和空间布局发生了很大变化。为了探讨土地利用/覆被变化对植被净初级生产力（NPP）的影响，以人工园林大面积种植区西盟县为研究区，运用综合模型、CASA模型和MODIS产品（BIOME-BGC模型），对西盟县2000年、2005年、2010年和2015年各地类NPP的时间变化和空间分布特征进行分析。结果表明：（1）2000~2015年，CASA模型模拟的西盟县NPP呈先减少后增加的趋势，MODIS模型模拟的NPP值变化趋势与CASA模型一致，综合模型则呈现逐年增加的趋势；（2）西盟县NPP的空间分布形态从西至东均呈“低值-高值-低值-高值-低值”（“M”）变化，与西盟县水热资源的分布特征和土地利用/覆被变化有关，西盟县NPP空间变化主要集中于人工园林种植区；（3）3种模型中，CASA模型和MODIS产品（BIOME-BGC模型）比综合模型更适用于地形气候复杂多样的山区NPP的模拟计算，其中CASA模型空间精度更高。     

电化学开关表面活性剂对芘的可逆增溶作用

表面活性剂增强修复技术(SER)是目前行之有效的有机污染土壤修复技术,但SER技术存在表面活性剂与污染物分离困难、易导致二次污染、成本高等问题.基于此,提出采用具有电化学开关特性的表面活性剂(N,N-二甲基二茂铁甲基十二烷基溴化铵,Fc12)代替SER技术中的常规表面活性剂,发展基于开关表面活性剂的可逆增强修复技术(RSER).选取芘作为目标物,研究了Fc12在氧化和还原态对芘的增溶作用以及常见环境因素,如pH和温度对Fc12可逆增溶的影响.结果表明,相对于氧化态Fc12,还原态Fc12在其临界胶束浓度(CMC)以上时对芘表现出显著的增溶作用,且增溶能力随表面活性剂浓度增大而增强.温度对Fc12的增溶作用影响显著,例如,还原态Fc12在浓度为3 mmol·L~(-1)、25℃条件下时,芘的表观溶解度为0.779 mg·L~(-1),当温度增加到40℃时,芘的表观溶解度为0.971 mg·L~(-1),其表观溶解度增加了24.6%;但氧化态条件下,芘的表观溶解度仅增加了6.5%;芘的解吸率(芘在还原和氧化态Fc12的表观溶解度差值与还原态Fc12增溶芘的比值)由63.67%增加到71.27%.pH也显著影响Fc12的增溶,当pH值在6—10范围变化时,还原态Fc12的增溶作用呈现先增加后减小的趋势,且在pH 9附近增溶能力最强,而pH 8时芘的解吸果最好.     

贵阳市大气细颗粒物中多环芳烃时空分布特征

对贵阳市不同功能区在不同季节大气PM_(2.5)中多环芳烃(PAHs)进行了采样观测,利用UVD和FLD双检测器串联HPLC法分析了16种优控PAHs。结果显示,在贵阳市主城区PM_(2.5)中PAHs有检出,5个采样点全年ρ(∑PAHs)为4. 44～114 ng/m~3,平均值为24. 96 ng/m~3,其值呈现出夏季最低冬季最高的特征,各个功能区在不同季节ρ(PAHs)不同,大小趋势也不同;四季PAHs单体中均以4-6环为主,占ρ(∑PAHs)的68%以上; PAHs来源解析结果显示,贵阳市大气PM_(2.5)中PAHs来源具有明显的季节特征,春、夏和秋季主要来源是石油燃烧排放,兼有少量的生物质燃烧排放,冬季PAHs主要来源是燃煤和石油燃烧排放。PM_(2.5)中PAHs毒性评价结果表明,贵阳市大气中PAHs的春季、夏季和秋季健康风险较小,冬季健康风险较大。四季各功能区ρ(Ba P)大部分均低于《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)规定限值(2. 50 ng/m~3),但冬季除背景点外,其他监测点均超标,最大超标倍数为3. 80倍。     

基于压力响应关系法的湖泊营养物基准制定

湖泊富营养化与氮、磷及有机物含量过高密切相关,建立数字型营养物基准能够防止富营养化对水体指定用途造成影响.太湖流域是我国华东地区经济腹地,近年来流域内湖泊水质每况愈下,对其基准研究可为湖泊治理提供依据.详细介绍了压力响应关系法制定湖泊营养物基准的步骤,并将此方法运用到太湖流域营养物基准制定研究中.为满足大多数水体指定用途,研究中将该流域湖泊基本功能确定为娱乐、永生生物栖息地及饮用水,以此构建流域概念模型.选择压力变量为总氮(TN)、总磷(TP)和有机物,响应变量为叶绿素a(chl-a).用非参数分析法和线性回归法分别建立压力-响应模型,通过2种方法相互验证得到TN、TP和CODMn基准分别为0.593、0.067和4.092 mg/L.     

浅谈FGC／SAW4200型不明化合物分析仪对水体中苯系物的测定

利用FGC／SAW4200型不明化合物分析仪采用气相色谱静态顶空进样的方法对大庆水库水样中的苯、甲苯、二甲苯、硝基苯进行定性与定量分析，该仪器方法操作简单，灵敏度高，分离效果好。     

电场与MnxCey催化剂在苯氧化反应中的协同效应及机理探究

挥发性有机物（VOCs）大量排放已成为日益严重的环境问题,为了实现VOCs的高效去除,本文采用自蔓延燃烧合成法制备了一系列锰铈复合氧化物催化剂,将稳恒直流电场引入典型VOCs气体苯的催化氧化过程,并基于不同电场条件下催化剂的理化性质表征结果进行机理分析.实验结果表明,Mn_xCe_y催化剂对含苯废气的去除有良好的效果,稳恒直流电场显著促进了催化剂的活性,其中Mn₁Ce₃的催化性能最佳,电流为5 mA时,Mn₁Ce₃催化剂在155℃可达到50%的苯转化率,在202.4℃可达到90%的苯转化率,对应的转化温度T₅₀和T₉₀比传统方法分别降低了62.4℃和48.3℃,且电场中的反应活化能由52.32 kJ·mol^-1降低至32.31 kJ·mol^-1.根据实验现象及表征结果,发现协同效应与活性位点的快速持续再生及活性氧物种的转化有关,由此提出苯在Mn_xCe_y催化剂上的氧化机理及电场协同催化的反应模型.     

滆湖水华初期浮游植物群落特征及与水环境因子相关性分析

为探究滆湖水华初期浮游植物群落特征及与水环境因子的相关性,于2018年5—7月在全湖布设22个点,调查研究滆湖水华初期浮游植物群落时空分布特征,并对引起水华主导环境因子进行分析.结果表明：①共获得7门119属,优势属为绿藻门的小球藻与球团藻、蓝藻门的鞘丝藻与微囊藻,其中湖心区域浮游植物丰度与多样性小,均匀性低,属于中偏重污染区域;湖北区以北属于中污染区域,蓝藻堆积严重;西部沿岸及南端区域属于中偏轻污染区域.②冗余分析得出,湖心藻类与水温（T）有强相关性,与叶绿素a（Chl-a）、溶解性总磷（DTP）、pH、溶解氧（DO）呈一定正相关性;湖北区以北藻类与底泥有机质（OM）、水体悬浮物（SS）、Chl-a及DTP呈强相关性,与T呈一定相关性.T与多项环境因子相关,均值从26.1℃上升到32.4℃;OM与有机磷（OP）呈高度相关性（p<0.05,r=0.892）.水华发生的主导环境因子为T、DTP与pH,底泥OM及OP有一定影响.     

基于Sentinel-2的平寨水库叶绿素a浓度反演

为实现对平寨水库叶绿素a的遥感监测,选取平寨水库2017年11月17—18日的实测叶绿素a浓度数据和准同步的Sentinel-2数据,通过选取最佳波段组合建立BP神经网络模型,对平寨水库叶绿素a进行反演,并分析其空间分布特征。结果表明:Sentinel-2红边波段对叶绿素a的敏感性优于可见光波段,在叶绿素a浓度反演方面具有较大潜力。相关系数最大的波段组合方式是:B5/B4、[1/B4-1/B5]*B6、[1/B4-1/B5]*B7和[1/B4-1/B5]*B8;BP神经网络模型可决系数R2为0.9160,平均相对误差为29.87%,反演精度优于三波段模型;平寨水库叶绿素a浓度空间分布差异明显,水面开阔的中心库区浓度较高,各支流上游河段浓度较低。Sentinel-2数据可较好地应用于喀斯特高原湖泊叶绿素a浓度反演,BP神经网络模型估测结果合理、可靠;研究结果可为平寨水库水环境治理提供科学依据。     

基于TMVOC的地下水位波动带苯系物迁移转化模拟

为探究水位波动情况下苯系物的迁移转化规律,提高石油污染场地地下水污染治理精度,以西北某傍河石化场地为研究对象,基于TMVOC模型对特征污染物苯系物开展泄漏模拟,通过情景模拟比较水位波动对苯系物迁移转化的影响,并从污染分布、相间转化等方面,解析地下水位稳定和波动状态下苯系物迁移转化过程差异.结果表明:①TMVOC模型较好地模拟了水位波动状态下苯系物迁移转化过程.②相较于水位稳定状态下,水位波动作用下苯系物污染深度增加0.5 m,污染面积增加25%,总质量增加12 kg.③水位稳定和波动状态下苯系物"气-液-NAPL（Non-Aqueous Phase Liquids）相"占比分别为0.17%、2.03%、97.8%和0.04%、3.69%、96.27%.④NAPL相苯系物饱和度分布与苯系物质量分布呈正相关,水位波动造成NAPL相初始饱和度降低,且初始水位面以下NAPL相饱和度升高.⑤对于苯而言,水位波动状态下非饱和带中苯在液相中的质量是水位稳定状态下的1.11倍,饱和带为10.15倍.研究显示,水位波动显著地影响了苯系物的迁移转化过程,促进了苯系物的溶解,并使更多的苯系物残留在地下介质中.